纹理识别多标准优化主动学习数据集

纹理识别多标准优化主动学习数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：纹理识别,图像处理,多标准优化,主动学习,特征提取,模式识别,机器学习

数据概述： 本数据集旨在区分11种不同的纹理类型，包括草皮、压花小牛皮、手工纸张、高堆叠麻草环、棉布画布等。每个纹理模式（像素）由在四个方向（0度、45度、90度和135度）估计的四阶修改矩的40个属性特征描述。这些特征用于支持纹理分类任务。

数据集中的每个纹理样本都包含其在四个方向上的四阶修改矩特征，共计40个特征值，这些特征值用于描述纹理的局部结构和模式。

数据用途概述： 该数据集适用于纹理识别、图像处理、模式识别和机器学习等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行纹理分类算法的开发和评估；工程师可以将其应用于图像分析和处理系统中；教育工作者可以利用这些数据进行教学和实验，帮助学生理解纹理特征提取和分类的基本原理。此外，该数据集还适合用于主动学习和多标准优化的研究，为相关领域的研究提供了有价值的数据资源。